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Der Einfluss von Erklärbarkeit und Integrierbarkeit von KI-CDSS auf das Nutzungsverhalten von Hausärzten

3. Februar 2026 aktualisiert von: Yushu Liu, Huazhong University of Science and Technology

Der Einfluss der Erklärbarkeit und Integrierbarkeit von KI-CDSS auf das Nutzungsverhalten bei Hausärzten

Das Ziel dieser beobachtenden experimentellen Studie ist es, zu bestimmen, wie systemweite Merkmale von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen mit künstlicher Intelligenz (AI-CDSS) – insbesondere Erklärbarkeit und Integrierbarkeit – das Nutzungsverhalten von Hausärzten in China beeinflussen. Die Studie konzentriert sich auf lizenzierte Hausärzte, unabhängig von Geschlecht, Alter, Jahren klinischer Erfahrung oder bisheriger KI-Exposition.

Die Hauptfragen, die sie zu beantworten versucht, sind:

  • Beeinflussen spezifische KI-Merkmale (z. B. Merkmalsattribution, Chain-of-Thought-Erklärung, nahtlose Workflow-Integration, automatisierte Dateneingabe) unabhängig die Annahmeabsicht der Ärzte, die diagnostische Genauigkeit und ihre Wahrnehmung der Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit des Systems?
  • Erzeugen paarweise Kombinationen dieser KI-Merkmale signifikante Interaktionseffekte – entweder synergistisch oder antagonistisch – auf diese Ergebnisse? Die Forscher werden 32 verschiedene KI-Schnittstellenkonfigurationen vergleichen, die aus einem 2⁶⁻¹ fraktionellen faktoriellen Design (Auflösung VI) generiert wurden, wobei jede eine einzigartige Kombination von sechs binären KI-Merkmalen darstellt: (A) gradientenbasierte Merkmalswichtigkeit (0 = abwesend, 1 = vorhanden), (B) Chain-of-Thought-Begründung (0/1), (C) Workflow-Integration (0 = mehrere Pop-up-Warnungen, 1 = einheitliche Seitenleistenanzeige), (D) automatisierte Datenextraktion (0 = manuelle Eingabe, 1 = automatisch aus Falltext ausgefüllt), (E) Empfehlungsumfang, angepasst an hausärztliche Settings (0 = auf wesentliche Optionen beschränkt, 1 = vollständige Palette von Empfehlungen) und (F) Modellkonfidenzanzeige (0 = abwesend, 1 = vorhanden). Dieses Design ermöglicht eine unvoreingenommene Schätzung aller sechs Haupteinflüsse und aller 15 Zwei-Wege-Interaktionen.

Die Teilnehmer werden:

Drei standardisierte klinische Fallszenarien zu häufigen Atemwegsinfektionen über eine webbasierte Simulationsplattform absolvieren; Zuerst eine erste Diagnose und einen Behandlungsplan ohne jegliche KI-Unterstützung erstellen; Dann eine KI-generierte Empfehlung überprüfen, die eine zufällig zugewiesene Kombination der sechs KI-Merkmale enthält; Ihre endgültige Diagnose und Verschreibung basierend auf dem KI-Vorschlag überarbeiten; Ihre Annahmeabsicht, wahrgenommene Nützlichkeit und wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit nach jedem Fall mithilfe validierter 7-Punkte-Likert-Skala-Items bewerten.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

3000

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • China
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, China
        • Tongji Medical College of Huazhong University of Science & Technology School of Medicine and Health Management
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Derzeit Vollzeit in der klinischen Praxis in einer primären Versorgungseinrichtung beschäftigt sein, einschließlich kommunaler Gesundheitszentren, kommunaler Gesundheitsstationen, Krankenhäusern auf Gemeindeebene oder Dorfkliniken;
  2. Über eine klinische ärztliche Zulassung mit Spezialisierung auf Allgemeinmedizin oder Innere Medizin verfügen und Erfahrung in der Diagnose und Behandlung von Atemwegsinfektionen haben;
  3. Mindestens ein Jahr klinische Berufserfahrung vorweisen;
  4. Mit grundlegender Computeranwendung vertraut sein (z. B. Webbrowsing und Ausfüllen von Online-Fragebögen), über einen zuverlässigen Internetzugang verfügen und in der Lage sein, die Online-Experimentaufgaben selbstständig zu erledigen;
  5. Freiwillig und informiert der Teilnahme an der Studie zustimmen.

Ausschlusskriterien:

  1. Nicht-klinisches Personal (z. B. Verwaltungspersonal, Apotheker, Labortechniker oder Mitarbeiter des öffentlichen Gesundheitswesens, die keine direkte ambulante klinische Versorgung leisten);
  2. Personen, die nicht in der Lage sind, das Online-Experimentverfahren selbstständig abzuschließen oder erhebliche Schwierigkeiten beim Verständnis der Aufgabenanweisungen zeigen.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Versorgungsforschung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Fakultätszuweisung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Kein Eingriff: AI-CDSS Grundkonfiguration
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-Klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Kettenfolge-Denkweise (deaktiviert), Vertrauensanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 2
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (deaktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), Schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit schrittweiser Medikation und Auto-Extraktion
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Schrittweise Medikation; Automatische Extraktion. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning; Konfidenzanzeige; Merkmalswichtigkeit. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 3
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (deaktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalswichtigkeit (aktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Feature Importance und Auto-Extraktion
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Feature Importance; Auto-extraction. Inaktive Funktionen: Sidebar Display; Chain-of-Thought Reasoning; Confidence Display; Stepwise Medication. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS Konfiguration 4
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Reasoning (deaktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), Schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit Merkmalsbedeutung und schrittweiser Medikation
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Merkmalspriorisierung; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Kettenüberlegungen; Vertrauensanzeige; Automatische Extraktion. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 5
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought Reasoning (deaktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), schrittweise Medikation (deaktiviert), automatische Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit Konfidenzanzeige und Auto-Extraktion
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning; Merkmalsbedeutung; Schrittweise Medikation. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: AI-CDSS Konfiguration 6
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Reasoning (deaktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Feature-Importance (deaktiviert), Schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit Konfidenzanzeige und schrittweiser Medikation
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning; Feature Importance; Auto-Extraktion. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 7
Teilnehmer interagieren mit einem KI-unterstützten klinischen Entscheidungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Kettenfolge-Denken (deaktiviert), Vertrauensanzeige (aktiviert), Merkmalswichtigkeit (aktiviert), schrittweise Medikation (deaktiviert), automatische Extraktion (deaktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Konfidenzanzeige und Merkmalsbedeutung
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Merkmalswichtigkeit. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Kettenfolge-Denkprozess; Schrittweise Medikation; Auto-Extraktion. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotika-Empfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 8
Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought Reasoning (deaktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), automatische Extraktion (aktiviert). Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 8)
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Merkmalsbedeutung; Schrittweise Medikation; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 9
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (aktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit Chain-of-Thought Reasoning und Auto-Extraktion
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Konfidenzanzeige; Merkmalsbedeutung; Schrittweise Medikation. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 10
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (aktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Feature Importance (deaktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit Chain-of-Thought-Begründung und schrittweiser Medikation
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Konfidenzanzeige; Feature Importance; Auto-Extraktion. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 11
Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Ketten-gedanken-Begründung (aktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalswichtigkeit (aktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Chain-of-Thought Reasoning und Feature Importance
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Feature Importance. Inaktive Funktionen: Sidebar Display; Confidence Display; Stepwise Medication; Auto-extraction. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 12
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-unterstützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Ketten-Denk-Reasoning (aktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalswichtigkeit (aktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), automatische Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 12)
Ein KI-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Feature Importance; Schrittweise Medikation; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Konfidenzanzeige. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 13
Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought Reasoning (aktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Feature Importance (deaktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Chain-of-Thought-Begründung und Konfidenzanzeige
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Confidence Display. Inaktive Funktionen: Sidebar Display; Feature Importance; Stepwise Medication; Auto-extraction. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 14
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Reasoning (aktiviert), Vertrauensanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 14)
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Confidence Display; Schrittweise Medikation; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Sidebar Display; Feature Importance. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 15
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (aktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalswichtigkeit (aktiviert), schrittweise Medikation (deaktiviert), automatische Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 15)
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Konfidenzanzeige; Merkmalswichtigkeit; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Schrittweise Medikation. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 16
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (deaktiviert), Chain-of-Thought Reasoning (aktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalswichtigkeit (aktiviert), Schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 16)
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Vertrauensanzeige; Merkmalsbedeutung; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Auto-Extraktion. Das System liefert Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 17
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Kettenfolge-Denkweise (deaktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Seitenleistenanzeige und Auto-Extraktion
Ein künstliche-intelligenz-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Konfidenzanzeige; Feature Importance; Schrittweise Medikation. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 18
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Kettenfolge-Argumentation (deaktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), Schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit Seitenleistenanzeige und schrittweiser Medikation
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Konfidenzanzeige; Merkmalswichtigkeit; Auto-Extraktion. Das System liefert Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 19
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Kettenfolge-Denkprozess (deaktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), schrittweise Medikation (deaktiviert), automatische Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Seitenleistenanzeige und Merkmalsbedeutung
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Merkmalspriorisierung. Inaktive Funktionen: Kettenargumentation; Vertrauensanzeige; Schrittweise Medikation; Auto-Extraktion. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 20
Teilnehmer interagieren mit einem KI-unterstützten klinischen Entscheidungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (deaktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 20)
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Merkmalsgewichtung; Schrittweise Medikation; Automatische Extraktion. Inaktive Funktionen: Kettenlogik-Argumentation; Konfidenzanzeige. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotika-Empfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 21
Teilnehmer interagieren mit einem KI-unterstützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (deaktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalswichtigkeit (deaktiviert), schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Seitenleistenanzeige und Konfidenzanzeige
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Konfidenzanzeige. Inaktive Funktionen: Chain-of-Thought-Begründung; Merkmalsbedeutung; Schrittweise Medikation; Auto-Extraktion. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: AI-CDSS Konfiguration 22
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (deaktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfig 22)
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Konfidenzanzeige; Schrittweise Medikation; Automatische Extraktion. Inaktive Funktionen: Chain-of-Thought-Begründung; Merkmalsbedeutung. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 23
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (deaktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), schrittweise Medikation (deaktiviert), automatische Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 23)
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Konfidenzanzeige; Merkmalsbedeutung; Automatische Extraktion. Inaktive Funktionen: Chain-of-Thought-Begründung; Schrittweise Medikation. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS-Konfiguration 24
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-Klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Ketten-Denkprozess (deaktiviert), Vertrauensanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), Schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 24)
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Konfidenzanzeige; Merkmalsbedeutung; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Chain-of-Thought Reasoning; Automatische Extraktion. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 25
Teilnehmer interagieren mit einem KI-Klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (aktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Automatische Extraktion (deaktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit Seitenleistenanzeige und Chain-of-Thought-Reasoning
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning. Inaktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Merkmalswichtigkeit; Schrittweise Medikation; Auto-Extraktion. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 26
Teilnehmer interagieren mit einem KI-unterstützten klinischen Entscheidungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Ketten-gedanklicher-Rückschluss (aktiviert), Vertrauensanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 26)
Ein künstliche Intelligenz-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Kettenfolge-Denken; Schrittweise Medikation; Automatische Extraktion. Inaktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Merkmalswichtigkeit. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 27
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (aktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 27)
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning; Feature Importance; Auto-Extraktion. Inaktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Schrittweise Medikation. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 28
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-Klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Begründung (aktiviert), Konfidenzanzeige (deaktiviert), Feature Importance (aktiviert), Schrittweise Medikation (aktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 28)
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning; Feature Importance; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Konfidenzanzeige; Auto-Extraktion. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 29
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought Reasoning (aktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Feature Importance (deaktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 29)
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Chain-of-Thought Reasoning; Konfidenzanzeige; Automatische Extraktion. Inaktive Funktionen: Feature Importance; Schrittweise Medikation. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 30
Teilnehmer interagieren mit einem KI-unterstützten klinischen Entscheidungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Ketten-Denkprozess (aktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (deaktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), automatische Extraktion (deaktiviert). Teilnehmer schließen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration ab.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 30)
Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis künstlicher Intelligenz für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Ketten-Denkprozess; Vertrauensanzeige; Schrittweise Medikation. Inaktive Funktionen: Merkmalsbedeutung; Auto-Extraktion. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: KI-CDSS-Konfiguration 31
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Reasoning (aktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalsbedeutung (aktiviert), Schrittweise Medikation (deaktiviert), Auto-Extraktion (deaktiviert). Die Teilnehmer führen 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration durch.
Verhalten: KI-CDSS mit 4 Funktionen (Konfiguration 31)
Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Infektionen der Atemwege. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Ketten-Denkprozess; Vertrauensanzeige; Merkmalswichtigkeit. Inaktive Funktionen: Schrittweise Medikation; Automatische Extraktion. Das System bietet Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte.
Experimental: AI-CDSS Vollständige Konfiguration
Die Teilnehmer interagieren mit einem KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystem mit den folgenden Funktionseinstellungen: Seitenleistenanzeige (aktiviert), Chain-of-Thought-Reasoning (aktiviert), Konfidenzanzeige (aktiviert), Merkmalswichtigkeit (aktiviert), schrittweise Medikation (aktiviert), automatische Extraktion (aktiviert). Die Teilnehmer absolvieren 3 klinische Fallbewertungen für Atemwegsinfektionen mit dieser KI-Konfiguration.
Verhalten: Vollständiges KI-CDSS
Ein künstliche Intelligenz-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem für Atemwegsinfektionen. Aktive Funktionen: Seitenleistenanzeige; Ketten-Schlussfolgerung; Vertrauensanzeige; Merkmalswichtigkeit; schrittweise Medikation; automatische Extraktion. Das System stellt Diagnosevorschläge und Antibiotikaempfehlungen für Hausärzte bereit.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Korrektur-Ereignisrate
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Anteil der Fälle, in denen die ursprüngliche Entscheidung des Arztes falsch war, aber nach Betrachtung der KI-Empfehlungen zur richtigen Entscheidung korrigiert wurde. Berechnet als: (Anzahl der Fälle, in denen die ursprüngliche Entscheidung falsch war UND die endgültige Entscheidung richtig war) / (Gesamtzahl der Fälle, in denen die ursprüngliche Entscheidung falsch war). Dies misst den positiven korrigierenden Einfluss von KI-CDSS auf die ärztliche Entscheidungsfindung. Kontinuierliche Variable im Bereich von 0 bis 1.
Unmittelbar nach der Intervention
Irreführende Ereignisrate
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Anteil der Fälle, in denen die anfängliche Entscheidung des Arztes korrekt war, aber nach Betrachtung der KI-Empfehlungen in eine inkorrekte Entscheidung geändert wurde. Berechnet als: (Anzahl der Fälle, in denen die anfängliche Entscheidung korrekt war UND die endgültige Entscheidung falsch war) / (Gesamtzahl der Fälle, in denen die anfängliche Entscheidung korrekt war). Dies misst den potenziellen negativen Einfluss von KI-CDSS auf die ärztliche Entscheidungsfindung. Kontinuierliche Variable im Bereich von 0 bis 1.
Unmittelbar nach der Intervention
Diagnostische Genauigkeit (Top-1)
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Anteil der Fälle, bei denen die endgültige primäre Diagnose des Arztes (erstplatzierte Diagnose) mit der korrekten Diagnose (Goldstandard) übereinstimmt.
Separate Messung für die Erstdiagnose (vor KI) und die Enddiagnose (nach KI), um die Auswirkung der KI auf die Diagnosegenauigkeit zu bewerten.
Kontinuierliche Variable im Bereich von 0 bis 1.
Unmittelbar nach der Intervention
Diagnostische Genauigkeit (Top-3)
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Anteil der Fälle, in denen die korrekte Diagnose (Goldstandard) innerhalb der Top-3-Differenzialdiagnosen des Arztes erscheint. Getrennt gemessen für Erstdiagnose (vor KI) und Enddiagnose (nach KI). Dies erfasst, ob die korrekte Diagnose in Betracht gezogen wurde, auch wenn sie nicht an erster Stelle stand. Kontinuierliche Variable im Bereich von 0 bis 1.
Unmittelbar nach der Intervention
Angemessenheit der Antibiotika-Verwendungsentscheidung
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Anteil der Fälle, in denen die endgültige Entscheidung des Arztes über die Verschreibung von Antibiotika (ja/nein) mit evidenzbasierten Leitlinien (Goldstandard) übereinstimmt. Dies misst die Angemessenheit der binären Entscheidung, Antibiotika einzusetzen oder zurückzuhalten, unabhängig vom spezifisch gewählten Antibiotikum. Separate Messung für die anfängliche Entscheidung (vor KI) und die endgültige Entscheidung (nach KI). Kontinuierliche Variable im Bereich von 0 bis 1.
Unmittelbar nach der Intervention
Angemessenheit der Antibiotikaauswahl
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Unter den Fällen, in denen Antibiotika verschrieben wurden, Anteil der Fälle, bei denen die endgültige Antibiotikaauswahl des Arztes (spezifische Medikamentenwahl) mit evidenzbasierten Leitlinien (Goldstandard) übereinstimmt. Dies misst die Angemessenheit des spezifisch gewählten Antibiotikums, unter der Bedingung der Verschreibungsentscheidung. Getrennt gemessen für die anfängliche Auswahl (vor KI) und die endgültige Auswahl (nach KI). Kontinuierliche Variable im Bereich von 0 bis 1.
Unmittelbar nach der Intervention

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entscheidungssicherheit
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Selbsteingeschätztes Vertrauensniveau des Arztes in seine endgültige klinische Entscheidung nach Betrachtung der KI-Empfehlungen. Gemessen anhand einer 5-Punkte-Likert-Skala: 1 = Sehr unsicher, 2 = Unsicher, 3 = Neutral, 4 = Sicher, 5 = Sehr sicher. Dies spiegelt die kognitive Wirkung des KI-CDSS auf die Entscheidungssicherheit wider.
Unmittelbar nach der Intervention
Absicht, KI-CDSS zu übernehmen
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Gemessen mit einer 3-Item-Skala, adaptiert aus dem Technology Acceptance Model (TAM). Die Items bewerten: (1) Bereitschaft, KI-CDSS im täglichen klinischen Praxisalltag einzusetzen, wenn verfügbar, (2) Absicht, KI-CDSS basierend auf tatsächlichen Patientenversorgungsbedürfnissen zu nutzen, und (3) Bereitschaft, KI-CDSS häufig einzusetzen, wenn die Bedingungen es erlauben. Jedes Item wird auf einer 5-Punkte-Likert-Skala bewertet (1=Stimme überhaupt nicht zu bis 5=Stimme voll zu). Die Gesamtpunktzahl liegt zwischen 3 und 15.
Unmittelbar nach der Intervention
Wahrgenommene Nützlichkeit von KI-CDSS
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Gemessen mit einer 6-Item-Skala zur wahrgenommenen Nützlichkeit, adaptiert aus dem TAM (Davis, 1989). Die Items bewerten wahrgenommene Verbesserungen in: (1) Aufgabenabschlussgeschwindigkeit, (2) Arbeitsleistung, (3) Produktivität, (4) Arbeitseffektivität, (5) Arbeitserleichterung und (6) Gesamtnützlichkeit. Jedes Item wird auf einer 7-stufigen Likert-Skala bewertet (1=Stimme überhaupt nicht zu bis 7=Stimme voll und ganz zu). Der Gesamtscore reicht von 6 bis 42.
Unmittelbar nach der Intervention
Wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit des AI-CDSS
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Gemessen anhand einer 6-stelligen Skala für wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit, adaptiert aus TAM (Davis, 1989). Die Punkte bewerten: (1) Leichtigkeit des Erlernens, (2) Leichtigkeit, gewünschte Funktionen zu erhalten, (3) Klarheit der Interaktion, (4) Flexibilität der Interaktion, (5) Leichtigkeit, kompetent zu werden, und (6) allgemeine Benutzerfreundlichkeit. Jeder Punkt wird auf einer 7-stufigen Likert-Skala bewertet (1=Stimme überhaupt nicht zu bis 7=Stimme voll zu). Die Gesamtpunktzahl liegt zwischen 6 und 42.
Unmittelbar nach der Intervention

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

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Huazhong University of Science and Technology

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

5. Februar 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. März 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

20. April 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Januar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

3. Februar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

11. Februar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

11. Februar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. Februar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • CXL202601141106

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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